Per anni è stata considerata una certezza. Una di quelle affermazioni che finiscono nei manuali e nessuno mette più in discussione: una specifica interazione tra gluoni semplicemente non può avvenire.
Ora un nuovo studio, con il contributo di GPT-5.2, dimostra che quella conclusione non era del tutto corretta. L’interazione esiste. Non sempre, non ovunque, ma in condizioni precise sì. E questo è sufficiente per riaprire un capitolo che sembrava chiuso.
Il lavoro, intitolato “Single-minus gluon tree amplitudes are nonzero”, è stato pubblicato su arXiv ed è attualmente in revisione. Tra i firmatari figurano ricercatori di istituzioni come Institute for Advanced Study, Vanderbilt, Cambridge, Harvard e OpenAI.
Quando due particelle collidono, i fisici non si limitano a osservare l’evento: calcolano la probabilità che avvenga una determinata interazione. Questo valore è noto come ampiezza di scattering ed è fondamentale per prevedere cosa succede negli acceleratori di particelle o nei fenomeni energetici dell’universo primordiale.
Il ruolo di GPT-5.2: trovare uno schema dove i calcoli diventano ingestibili
Nel caso dei gluoni — le particelle responsabili della forza nucleare forte che tiene uniti protoni e neutroni — molte interazioni, al livello più semplice (detto “tree level”), risultano sorprendentemente eleganti dal punto di vista matematico. Ma c’era un’eccezione ritenuta definitiva: se un gluone possiede una certa configurazione di spin (elicità negativa) mentre tutti gli altri hanno elicità positiva, l’ampiezza veniva considerata pari a zero. Tradotto: quell’interazione non avviene.
Il nuovo studio dimostra che questa affermazione vale solo in configurazioni “generiche”. Esiste infatti un regime particolare, chiamato half-collinear, in cui le particelle si dispongono in modo speciale. In quel caso, l’ampiezza non è nulla. Non è un dettaglio tecnico: significa che un’interazione ritenuta impossibile in realtà può verificarsi, se si osserva il sistema dalla prospettiva corretta.
È qui che entra in gioco l’intelligenza artificiale. I fisici avevano già effettuato calcoli manuali per casi specifici, ma il problema era la complessità. All’aumentare del numero di particelle coinvolte, le formule diventavano rapidamente lunghe e difficili da gestire. GPT-5.2 Pro ha analizzato queste espressioni e ha individuato uno schema ricorrente, riuscendo a proporre una formula generale valida per qualsiasi numero di particelle nel regime half-collinear.
Non si è trattato di una semplice “semplificazione automatica”. Una versione interna del modello ha lavorato per circa dodici ore, ricostruendo il percorso matematico fino ad arrivare alla stessa espressione e fornendo una dimostrazione coerente. Successivamente, i ricercatori hanno verificato il risultato con metodi tradizionali della fisica teorica, tra cui la relazione ricorsiva di Berends-Giele e i soft theorems. Il risultato non è un’ipotesi generata dall’AI: è matematica validata.
AI e ricerca scientifica: un nuovo modo di fare teoria
Fisici come Nima Arkani-Hamed hanno sottolineato come spesso formule apparentemente caotiche nascondano strutture semplici ed eleganti. Il problema è individuarle. Ed è proprio qui che strumenti come GPT-5.2 possono fare la differenza: non sostituendo lo scienziato, ma aiutandolo a riconoscere pattern invisibili tra migliaia di passaggi matematici. Anche Nathaniel Craig ha evidenziato come questo lavoro rappresenti un esempio concreto di collaborazione tra ricercatori e modelli linguistici avanzati.
La domanda non è più se l’intelligenza artificiale possa contribuire alla fisica teorica. La vera questione è come cambierà il metodo scientifico quando il dialogo tra mente umana e modelli computazionali diventerà strutturale. In un’epoca in cui l’AI viene spesso raccontata solo in chiave commerciale, questa scoperta mostra un’altra prospettiva: può aiutarci a riscrivere le leggi con cui interpretiamo l’universo. E a volte, persino a dimostrare che ciò che pensavamo impossibile… non lo era affatto.
